现有奶茶店数据，按照门店和下单时间进行排序，有下单时间，奶茶开始制作时间，奶茶制作完成时间，一单中的杯量，门店编号，需要填充每个门店当天的开始制作时间和制作完成时间的缺失值，用缺失值前方不为空的时间填充，因为是按照门店排序，前方的下单时间可能是上个月的时间，需要填充当月的时间，写出Python代码

假设门店数据保存在一个名为 `data` 的列表中，每个元素是一个包含下单时间、开始制作时间、制作完成时间、杯量和门店编号的字典。以下是填充缺失值的Python代码：

for i in range(len(data)):
    # 如果开始制作时间缺失，用前方不为空的时间填充
    if not data[i]['开始制作时间']:
        for j in range(i-1, -1, -1):
            if data[j]['门店编号'] == data[i]['门店编号'] and data[j]['开始制作时间']:
                data[i]['开始制作时间'] = data[j]['开始制作时间']
                break
    # 如果制作完成时间缺失，用前方不为空的时间填充
    if not data[i]['制作完成时间']:
        for j in range(i-1, -1, -1):
            if data[j]['门店编号'] == data[i]['门店编号'] and data[j]['制作完成时间']:
                data[i]['制作完成时间'] = data[j]['制作完成时间']
                break

以上代码通过循环遍历列表中的每个元素，如果开始制作时间或制作完成时间缺失，则从当前元素向前搜索，找到前方门店编号相同并且相应时间不为空的元素，填充缺失值。

相关问题

现有奶茶店数据，有下单时间，开始制作奶茶时间，制作奶茶完成时间，一单中的杯量，门店编号，需要填充每个门店当天开始制作时间和制作完成时间的缺失值，按照每个门店和下单时间进行分组，写出Python代码

可以按照以下步骤填充缺失值：

1. 将`order_time`列转换为时间类型。
2. 对数据按照门店编号、下单时间和开始制作时间升序排序。
3. 分组，对于每个组，依次填充开始制作时间和制作完成时间的缺失值。
4. 对于每一行，如果开始制作时间或制作完成时间为空，则根据前一行的制作完成时间和杯量计算出当前行的开始制作时间和制作完成时间。

下面是对应的Python代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 将order_time列转换为时间类型
orders['order_time'] = pd.to_datetime(orders['order_time'])

# 对数据按照门店编号、下单时间和开始制作时间升序排序
orders = orders.sort_values(['store_id', 'order_time', 'start_time'])

# 分组，对于每个组，依次填充缺失值
groups = orders.groupby(['store_id', 'order_time'])
for _, group in groups:
    group['start_time'] = group['start_time'].fillna(method='ffill')
    group['finish_time'] = group['finish_time'].fillna(method='ffill')
    group[['start_time', 'finish_time']] = group[['start_time', 'finish_time']].fillna(method='backfill')
    group[['start_time', 'finish_time']] = group[['start_time', 'finish_time']].fillna(method='ffill')
    group['start_time'] = group['start_time'].fillna(group['finish_time'] - pd.to_timedelta(group['cup_num'], unit='min'))
    group['finish_time'] = group['finish_time'].fillna(group['start_time'] + pd.to_timedelta(group['cup_num'], unit='min'))
    orders.loc[group.index] = group

# 检查是否还有缺失值
assert orders[['start_time', 'finish_time']].isna().sum().sum() == 0

这段代码首先将`order_time`列转换为时间类型，然后对数据按照门店编号、下单时间和开始制作时间升序排序。接下来，它分组，对于每个组，首先使用`ffill`方法填充开始制作时间和制作完成时间的缺失值，然后使用`backfill`方法填充剩余的缺失值，最后使用前向填充方法`ffill`再次填充可能存在的缺失值。如果仍然存在缺失值，则使用前一行的制作完成时间和杯量计算出当前行的开始制作时间和制作完成时间。最后，它检查是否还有缺失值。

现有奶茶店数据，有下单时间，开始制作奶茶时间，奶茶制作完成时间，一单中的杯量，门店编号，需要填充每个门店当天的开始制作时间和制作完成时间的缺失值，按照每个门店和下单时间进行分组，写出Python代码

可以使用Pandas库进行数据处理，以下是填充缺失值的Python代码：

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 按门店和下单时间进行分组
grouped = data.groupby(['门店编号', '下单时间'])

# 填充缺失值
data['开始制作时间'] = grouped['开始制作时间'].ffill().bfill()
data['制作完成时间'] = grouped['制作完成时间'].ffill().bfill()

# 输出结果
print(data)

其中，`ffill()`表示用前一个非缺失值填充缺失值，`bfill()`表示用后一个非缺失值填充缺失值。在按门店和下单时间进行分组后，对每一组进行填充缺失值操作即可。